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科研神器:新型微反应器系统助你快马加鞭

近年来,纽约大学工程学院的研究人员正研究人工智能的新潜能,将人工神经系统与红外热成像技术相结合,以此精确而快速地操控化学反应,这远远优于传统的方法。

 

而且,与标准的大型反应系统相比,新型微反应系统更具有创新性、更容易在研究中快速出成果,并且废料要少得多。

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人工智能微反应器系统包括流体输送系统,微反应器,红外热成像和运算硬件等

 

大幅度减少化学废料、降低能耗

 

纽约大学工程学院化学和生物分子工程学助理教授赖安·哈特曼(Ryan Hartman)表示,“该微反应系统可以将某些化学制造过程的决策过程从1年缩短到几周,从而大幅度减少了化学废料、降低能耗节。”

 

前不久,哈特曼采用了一种微型化学反应器,从而使传统意义上的大容量反应器(可高达100 L)降到微升级容量(几滴)。

 

这种微流体反应器有助于分析化合物制备过程中所需的催化剂,也有助于研究反应机理,对于减少浪费、加快研发进程、提高研发安全性等方面具有很好的优势。

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只需使用几滴流体而不是100 L化学品来研究反应,从而防止物料浪费,且节省大量时间和能源

 

提高反应器效用

 

哈特曼和他的团队通过将微型反应器系统与以下两种技术相结合,以此提高其效用:

1)红外热成像技术,能显示化学反应过程中热的变化; 

2)机器学习,一门人工智能技术,可根据研发人员输入的信息来实现运算、学习,从而对数据进行分析、解读。

 

通过这种协同技术,研究人员可以掌握化学反应过程中的热能变化,并快速了解这些变化的含义。由于红外热成像技术的非接触性质,该技术甚至可以用于在极端温度或极端条件下的反应,如无菌环境下的生物反应。

 

人工神经网络系统的分析解读技术

 

该研究小组是第一个引导人工神经网络系统来控制、解读热电冷却微流体设备的红外热图像的团队,这对研发创新和可持续发展的潜在影响很有现实意义。

 

例如,一些规模较大的化学公司在研发新型聚合物时可能要筛选数百种催化剂,而每个反应可能需要100 L以上的物料以及24 h以上的时间。

 

如果使用现有的实验室工艺来筛选催化剂可能需要1年时间,而使用哈特曼的方法,整个筛选过程可以在几周内完成,极大地减少了废料、降低了能耗。哈特曼估计,较大型化学试验用单个工业通风柜每年能耗相当于美国普通家庭的年平均消耗。

 

该研究项目还得到了美国国家科学基金会(NSF)的资助,使其建成了世界上第一个人工智能微反应器系统。